Adjust at the end
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Facilidade para iniciantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- javascript
- Domínio
- machine-learning
Direção de pesquisa
Comece localizando o código de training e back-propagation no repositório e reproduza o caso de XOR descrito na issue. Verifique se os deltas dos pesos permanecem disponíveis até que a etapa completa de back-propagation seja concluída e, em seguida, verifique se o training de XOR converge sem exigir 50000 iterações.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Hi,
I don't know if it was already said, but it is still not fixed in the code.
When you are training your model, you calculate the weights_deltas between hidden layer and output layer.
But you are updating your weights too early, you are using the new weights to calculate deltas for previous weights (for back-propagation).
You have to keep deltas in memory then update at the end after the rest.
That's why your model takes a lot of time to be trained for the XOR problem. It shouldn't be that long. By memory you have took 50000 iterations. That is too big for a problem like this.
Keep going ^^.
P.S.: Sorry if my english is not perfect, it is not my main natural language.
- Linguagem predominante
- JavaScript
- Estrelas
- 437
- Forks
- 242
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Preparar o ambiente
Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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